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基于SVM手绘太阳黑子图像背景提取方法
被引量:
1
1
作者
朱明锋
郑胜
+1 位作者
曾祥云
徐高贵
《微型机与应用》
2016年第23期52-55,58,共5页
手绘太阳黑子图像手写记录信息对于研究太阳黑子长期活动规律具有重要价值,而背景提取又是利用计算机手绘太阳黑子信息数字化工作中的关键过程。文章提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的手绘太阳黑子图像信息背景提...
手绘太阳黑子图像手写记录信息对于研究太阳黑子长期活动规律具有重要价值,而背景提取又是利用计算机手绘太阳黑子信息数字化工作中的关键过程。文章提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的手绘太阳黑子图像信息背景提取方法,通过针对性地对每个像素样本特征向量的监督学习训练,从而实现背景像素与前景像素的分离,实验证明该方法具有很好的鲁棒性,将此方法与传统的K-means模糊划分、模糊C均值(FCM)聚类方法进行对比分析,证实该方法的应用价值更高。
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关键词
手绘太阳黑子图
背景提取
支持向量机
监督学习
K-MEANS聚类
下载PDF
职称材料
题名
基于SVM手绘太阳黑子图像背景提取方法
被引量:
1
1
作者
朱明锋
郑胜
曾祥云
徐高贵
机构
三峡大学理学院
出处
《微型机与应用》
2016年第23期52-55,58,共5页
基金
国家自然科学基金(U1331113
2014FY120300)
文摘
手绘太阳黑子图像手写记录信息对于研究太阳黑子长期活动规律具有重要价值,而背景提取又是利用计算机手绘太阳黑子信息数字化工作中的关键过程。文章提出一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的手绘太阳黑子图像信息背景提取方法,通过针对性地对每个像素样本特征向量的监督学习训练,从而实现背景像素与前景像素的分离,实验证明该方法具有很好的鲁棒性,将此方法与传统的K-means模糊划分、模糊C均值(FCM)聚类方法进行对比分析,证实该方法的应用价值更高。
关键词
手绘太阳黑子图
背景提取
支持向量机
监督学习
K-MEANS聚类
Keywords
sunspot drawings
background extraction
support vector machine ( SVM )
supervised learning
K-means clustering
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM手绘太阳黑子图像背景提取方法
朱明锋
郑胜
曾祥云
徐高贵
《微型机与应用》
2016
1
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